Dino Reinforcement Learning oferece uma caixa de ferramentas abrangente para treinar um agente de IA a jogar o jogo do dinossauro do Chrome via aprendizado por reforço. Integrando-se com uma instância headless do Chrome através do Selenium, captura quadros do jogo em tempo real e os processa em representações de estado otimizadas para entradas de redes Q profundas. O framework inclui módulos para memória de replay, exploração epsilon-greedy, modelos de redes neurais convolucionais e loops de treinamento com hiperparâmetros personalizáveis. Os usuários podem monitorar o progresso do treinamento via logs no console e salvar pontos de verificação para avaliações posteriores. Após o treinamento, o agente pode ser implantado para jogar jogos ao vivo autonomamente ou avaliado contra diferentes arquiteturas de modelos. O design modular permite substituição fácil de algoritmos de RL, tornando-o uma plataforma flexível para experimentação.

RAGENT foi projetado para criar agentes autônomos de IA que podem interagir com diversas ferramentas e fontes de dados. Em seu núcleo, utiliza geração aumentada por recuperação para buscar contextos relevantes de arquivos locais ou fontes externas e depois compõe respostas via modelos da OpenAI. Desenvolvedores podem conectar ferramentas para busca na web, automação de navegador com Selenium, operações de leitura/escrita de arquivos, execução de código em sandboxes seguras e OCR para extração de texto de imagens. O framework gerencia a memória da conversa, manipula a orquestração de ferramentas e suporta templates de prompt personalizados. Com RAGENT, equipes podem prototipar rapidamente agentes inteligentes para Q&A de documentos, automação de pesquisa, resumo de conteúdo e automação de fluxos de trabalho de ponta a ponta, tudo dentro de um ambiente Python.